Download - MRAýNO BODOV AKO ZDROJ DÁT PRE TVORBU DMR
GIS Ostrava 2015 26. – 28. 1. 2015, Ostrava
MRAČNO BODOV AKO ZDROJ DÁT PRE TVORBU DMR
Peter BOBÁĽ1, Marek FRAŠTIA2, Marek IVAŇÁK3
1,3 YMS, a.s., Hornopotočná 1, 917 01, Trnava, Slovensko [email protected]; [email protected]
2 STU v Bratislave, Stavebná fakulta, Radlinského 11, 81368, Bratislava 1, Slovensko [email protected]
Abstrakt
Digitálne modely reliéfu (DMR) sú vhodné nielen pre vizualizáciu priebehu reliéfu, ale sú aj podkladom
pre množstvo geopriestorových analýz. Ich kvalita je preto jedným z kľúčových faktorov pre
dosiahnutie výsledkov analýz na požadovanej úrovni. Pre tvorbu DMR sa v súčasnosti používajú
rôzne druhy zdrojových a doplnkových údajov. V posledných rokoch sa však do popredia dostáva
tvorba DMR z mračna bodov získaného prostredníctvom leteckého laserového skenovania (LiDAR).
Okrem mračna bodov z LiDAR-u je však možné generovať mračno bodov aj z obrazového skenovania
povrchu využitím leteckých snímok. Takéto dáta majú však určité obmedzenia, ale aj výhody. Tento
príspevok porovnáva možnosti využitia bodových mračien získaných z laserového a obrazového
skenovania pre účely tvorby DMR v troch záujmových lokalitách v blízkosti mesta Bytča.
Abstract
Digital terrain models are suitable not only for visualization of relief, but also as a data source for many
spatial analyses. Their quality is therefore one of the key factors in achieving the required results.
Currently, various kinds of data sources are used for DTM creation. In recent years, point cloud
derived from airborne laser scanning is often used to generate DTM. In addition to extracting point
cloud from LIDAR, it is also possible to generate point cloud from optical scanning of relief using aerial
photos. This kind of data has some limitations, but also advantages. This article compares the
possibilities of using point cloud data from airborne laser scanning (LIDAR) and from optical scanning
for DTM generation in three locations near Bytča city.
Kľúčové slová: LIDAR, Letecké laserové skenovanie (LLS), digitálny model terénu, obrazové
skenovanie
Keywords: LIDAR, Airborne laser scanning, digital terrain model, optical scanning
1. ÚVOD
Využiteľnosť digitálneho modelu reliéfu ako jednej zo základných geoinformačných technológií je čím
ďalej tým rozmanitejšia. DMR je dôležitým podkladom pre rôzne druhy analýz napr. v oblasti
hydrológie, poľnohospodárstva, dopravy a podobne. Hlavná požiadavka je pritom kladená na presnosť
samotných modelov.
Na Slovensku existuje niekoľko digitálnych modelov reliéfu, ktoré sa líšia svojím rozlíšením
a presnosťou. Sú to DMR-1, DMR100-SK, DMR-2, DMR25-SK, DMR 50, DMR-3, ktorý je označený
ako digitálny model reliéfu tretej generácie. Bol dokončený v roku 2004 v Topografickom ústave
(TOPÚ) v Banskej Bystrici a vytvorený bol vektorizáciou výškopisu, najmä topografických máp
v mierke 1:10 000, niektoré malé časti 1:25 000. DMR-3 je rastrový model s rozlíšením 10x10m,
25x25m, 50x50m a 100x100m (Daňová a kol., 2012). Výšková presnosť DMR-3 sa predpokladá na
úrovni ± 2,5 m, avšak z testov presnosti vyplýva, že rozdiely od skutočných hodnôt dosahujú aj 15 m
GIS Ostrava 2015 26. – 28. 1. 2015, Ostrava
na výškovo členitých územiach. Posledný aktuálny výškový model na Slovensku je označovaný ako
DMR-3.5 a vznikol úpravou DMR-3 z dát zbieraných fotogrametricky pre ZBGIS (Geoportál, 2014).
V súčasnosti dochádza k zdokonaľovaniu technológií slúžiacich pre zber údajov na tvorbu DMR. Do
popredia sa dostávajú predovšetkým metódy diaľkového prieskumu zeme (DPZ) umožňujúce získavať
informácie o priebehu reliéfu bezkontaktnými metódami. Poskytujú možnosť rýchleho a efektívneho
zberu údajov aj z plošne rozľahlejších a menej dostupných oblastí.
Jednou z najprogresívnejších technológii DPZ pre získavanie podkladových informácií pre
generovanie DMR je technológia leteckého laserového skenovania. Ide o aktívnu metódu diaľkového
prieskumu Zeme, založenú na meraní vzdialenosti medzi skúmaným objektom a samotným skenerom,
umiestneným najčastejšie na lietadlách alebo vrtuľníkoch. Výsledkom procesu získavania údajov
pomocou LLS je množina presných georeferencovaných bodov, tzv. mračno bodov. Veľkou výhodou
tejto technológie je okrem jej vysokej presnosti aj aplikácia v zalesnených oblastiach, kde je vysoká
pravdepodobnosť, že určitá časť laserového lúča prenikne aj pod koruny stromov (Vosselman G.,
Maas H.G. 2010; Bobáľ, P., Holubec, M.,2013).
Proces spracovania surových dát z lidaru zahrňuje množstvo úkonov ako je vertikálne a horizontálne
vyrovnanie mračna bodov, georeferencovanie, klasifikácia mračna bodov, jeho filtrácia, atď. K tomuto
účelu je nutné využiť špecializované softvérové vybavenie. Výsledné mračno bodov je potom možné
priamo použiť na tvorbu DMR, poprípade ho doplniť ďalšími doplnkovými údajmi.
Ďalším možným spôsobom generovania mračna bodov povrchu reliéfu je metóda obrazového
skenovania. Pre jeho získavanie sa používajú snímky s prekrytom aspoň 60%. V prípade, že objekt
resp. terén je snímaný z viacerých rôznych perspektív (SFM – Structure From Motion), je možné tento
povrch digitálne rekonštruovať, teda určiť jeho geometriu a polohu v danom súradnicovom systéme.
Samotný princíp metódy je teda založený na podobnosti obrazov zachytených z rôznych pozícií.
Cieľom je nájsť korešpondujúce body na snímkach, z ktorých je možné určiť vzájomnú orientáciu
snímok v celom snímkovom bloku a vypočítať priestorovú polohu bodov vzhľadom na polohu
a orientáciu snímok. Následne po tejto orientácii sa generuje samotný povrch tak, že výsledkom je
bodové mračno podobne ako pri laserovom skenovaní. Bodové mračno z obrazového skenovania je
v podstate totožné s mračnom bodov z lidaru v prípade, že by do úvahy bol vzatý len prvý odraz.
Použitím vhodných algoritmov pre filtrovanie je možné z mračna bodov z obrazového skenovania
získať body reprezentujúce reliéf (podobne ako pri mračne bodov z lidaru) a využiť ho na generovanie
DMR (Fraštia, M., 2012; Nex, F., Rinauldo, F., 2008).
Obrazové skenovanie povrchu je menej nákladný spôsob získavania údajov ako LLS. Vygenerované
mračno bodov však neumožňuje na rozdiel od lidaru zachytiť terén nachádzajúci sa pod lesným
porastom. Poskytuje však možnosť vizuálnej (obrazovej) interpretácie objektov, ktoré môžu byť pre
dáta z LLS problematicky vyhodnotiteľné. Rovnako dovoľuje vytvárať bodové mračná s veľmi vysokou
hustotou bodov na m2, čo môže napomôcť k lepšej reprezentácii nespojitostí v teréne. Vyššia hustota
bodov však nemusí zákonite garantovať vyššiu vertikálnu presnosť výsledného produktu (White, J.C.,
a kol., 2013).
Cieľom tohto príspevku je posúdenie kvality dnes štandardne dostupných DMR s DMR generovaných
pomocou laserového a obrazového skenovania.
2. ZÁUJMOVÁ OBLASŤ A VSTUPNÉ DÁTA
Ako záujmová oblasť pre uskutočnenie náletu bola vybraná oblasť nachádzajúca sa západne od
okresného mesta Bytča v Žilinskom kraji (Slovenská republika). Jedná sa o pomerne výškovo členité
územie v blízkosti letiska Dolný Hričov. Celková rozloha nalietanej oblasti je približne 30 km2. Nálet bol
uskutočnení v letných mesiacoch 2014 počas jedného dňa.
GIS Ostrava 2015 26. – 28. 1. 2015, Ostrava
Z celej nalietanej oblasti boli vybrané 3 menšie lokality, pre overenie možnosti využitia mračna bodov
pre tvorbu digitálneho modelu reliéfu (obr. 1). Každá z týchto lokalít bola nalietaná s odlišnou hustotou
bodov na m2 aby bolo možné určiť vplyv tohto faktu na výslednú kvalitu modelu.
Obr. 1. Záujmová oblasť
3. POUŽITÉ TECHNOLÓGIE
Pre zber dát bol využitý letecký nosič PA-34 Seneca vybavený systémom pre pokročilé mapovanie
koridorov Trimble Harrier 68i (obr. 2). Systém pozostáva z full-waveform laserového skeneru
a strednoformátovej digitálnej kamery. Ako nosič bolo použité lietadlo. Systém slúži pre generovanie
podrobných lidarových mračien bodov v kombinácii s kvalitnými georeferencovanými ortoftotomapami.
Základné parametre laserového skeneru zobrazuje tab. 1:
Tab. 1. Základné parametre laserového skeneru
Frekvencia pulzov (PRR) 80 kHz – 400 kHz Uhlové rozlíšenie 0.001 °
Frekvencia skenovania 10 Hz – 200 Hz Presnosť vertikálna < 0.25 m
Zorný uhol 45 °– 60 ° Presnosť horizontálna < 0.15 m
Operačná výška 30 – 1600 m AGL
Ako bolo uvedené vyššie, okrem leteckého laserové skeneru bola na palube lietadla umiestnená aj 60
megapixlová digitálna kamera pre letecké aplikácie Trimble AC P65+. To umožnilo zaznamenať počas
jedného náletu nielen laserové údaje, ale aj letecké snímky sledovaného územia. Základné parametre
kamery sú uvedené tabuľke 2:
GIS Ostrava 2015 26. – 28. 1. 2015, Ostrava
Tab. 2. Základné parametre kamery Trimble AC P65+
Rozlíšenie snímača 60 mpx (8924x6732) Veľkosť pixla (GSD) od 0.03 m
Farebná hĺbka 16 bitov/kanál Exp. rýchlosť uzávierky 2.8 s
Veľkosť pixla (snímač) 0,006 mm Počet kanálov 3 (RGB)
Obr. 2 Systém Trimble Harrier 68i
4. SPRACOVANIE ZÍSKANÝCH ÚDAJOV
4.1 Laserové dáta
V rámci prípravnej fázy spracovania údajov bolo realizované vyrovnanie letovej dráhy. K tomuto účelu
bola využitá aplikácia PosPac MMS za pomoci údajov z pozemnej referenčnej stanice a údajov
zameraných pomocou GNSS a IMU jednotky umiestnených na palube lietadla. Ide o aplikáciu pre
priame georeferencovanie kompatibilnú s množstvom leteckých senzorov.
Extrakcia jednotlivých bodov zo surového laserového signálu bola prevedené prostredníctvom
aplikácie RiANALYZE. Aplikácia RiANALYZE využíva full-waveform analýzu laserových údajov pre
generovanie mračna bodov v súradnicovom systéme skenera. Pomocou metódy gaussovej
dekompozície, ktorá je jednou z najčastejšie používaných metód pre analýzu full-waveform dát, boli
identifikované jednotlivé odrazy zo surového laserového signálu. Pre každý z bodov aplikácia ukladá
okrem súradníc (x,y,z) aj dodatočné informácie k danému bodu ako je napr. časová značka, intenzita
odrazu, šírka pulzu, poradie odrazu, a podobne.
K horizontálnemu a vertikálnemu vyrovnaniu mračna bodov bola využitá aplikácia LP Master.
Vyrovnanie bolo prevedené v dvoch krokoch. V prvom kroku ide o relatívne vyrovnanie, kde sa
vyrovnávajú jednotlivé letové línie/pásy voči sebe. V druhom kroku ide o vyrovnanie voči referenčným
údajom tzv. globálne vyrovnanie. Pre horizontálne vyrovnanie boli využité vektorové obrysy budov
nachádzajúce sa v sledovanej oblasti. Pre vertikálne vyrovnanie boli využité referenčné body
zamerané v teréne. K dispozícii bolo 13 referenčných bodov.
Georeferencované mračno bodov bolo nutné ešte filtrovať a extrahovať z neho body reprezentujúce
povrch reliéfu. Tento krok bol vykonaný využitím aplikácie DTM Toolkit. Keďže sledované územie bolo
nalietané s rôznou hustotou, výsledné mračná bodov reprezentujúce povrch reliéfu mali nasledovnú
hustotu:
GIS Ostrava 2015 26. – 28. 1. 2015, Ostrava
Tab.3 Priemerná hustota mračna bodov na m2 v jednotlivých lokalitách
Sledované územie Hustota mračna bodov na m2
Lokalita 1 22
Lokalita 2 18
Lokalita 3 10
4.2 Letecké snímky
Pre spracovanie leteckých snímok a tvorbu mračna bodov bola použitá aplikácia PhotoScan.
Priemerná hodnota veľkosti pixla na teréne (GSD) bola 0,08 m pri letovej výške 650 m nad terénom.
Postup prác možno zhrnúť do nasledovných krokov:
a) Vyhľadanie charakteristických bodov na každej snímke.
b) Identifikácia identických charakteristických bodov na jednotlivých snímkach.
c) Blokové vyrovnanie zväzku lúčov (vrátane samokalibrácie kamery, ak je to potrebné).
V tejto fáze sú snímky presne vzájomne zorientované. Poloha a orientácia celého snímkového bloku
v systéme WGS84 bez vlícovacích bodov je daná presnosťou georeferencovania snímok pomocou
GNSS a inerciálneho meracieho systému (IMS) a dosahuje presnosť od 0,5 m do niekoľko metrov. Už
táto presnosť je vyhovujúca pre mnohé aplikácie a je možné pokračovať v ďalšom spracovaní. Pokiaľ
však potrebujeme výsledky v národnom alebo lokálnom systéme v presnosti, ktorú obrazové dáta sú
schopné poskytnúť, je potrebné na snímkach zamerať vlícovacie body, ktorých súradnice sú
v požadovanom konečnom súradnicovom systéme. Celý blok sa potom transformuje do tohto
súradnicového systému. Ďalší postup je teda nasledovný:
d) Meranie vlícovacích bodov na snímkach, prepočet do nového systému.
e) Generovanie podrobného bodového mračna (vygenerované mračna bodov v záujmovej
oblasti s hustotou cca 50 bodov na m2).
f) Tvorba DMR vo forme TIN s požadovaným rozlíšením (max. 1 pixel).
g) Tvorba ortofotomozaiky s požadovaným rozlíšením (max. 1 pixel).
5. VYHODNOTENIE VÝSLEDKOV
Výsledné mračná bodov z leteckého laserového skenovania a z leteckých snímok boli využité priamo
na generovanie DMR. Pre všetky tri lokality bol vytvorený DMR vo forme nepravidelnej trojuholníkovej
siete (TIN – Triangular Irregular Network).
K vyhodnotenie kvality samotného digitálneho modelu reliéfu je možné využiť viacero metód. Často sa
kvalita modelu hodnotí len vizuálne bez použitia podporných dát. Vizuálnou kontrolou je možné
identifikovať hrubé chyby, ktoré môžu byť následne z modelu odstránené. Avšak takýto spôsob
hodnotenia kvality modelu nie je postačujúci a neposkytuje dostatočný obraz o presnosti daného
modelu.
Častejšie používaným spôsobom hodnotenia kvality DMR je použitie štatistických ukazovateľov.
Najčastejšie používaným ukazovateľom pre vyhodnotenie vertikálnej presnosti modelu je stredná
kvadratická chyba RMS (Root Mean Square). Slúži na vyhodnotenie rozdielu medzi hodnotou
reprezentovanou prostredníctvom modelu a hodnotou meranou inou technológiou, avšak 5-10
násobne presnejšou. Vhodným ukazovateľom kvality DMR je aj priemerná výšková chyba. Umožňuje
odhaliť výskyt systematických chýb modelu (napr. vertikálny posun).
GIS Ostrava 2015 26. – 28. 1. 2015, Ostrava
K výpočtu týchto ukazovateľov je nutné využiť kontrolné body zamerané priamo v teréne. Pre tieto
účely bolo v záujmovej oblasti vykonané zameranie kontrolných bodov GNSS technológiou v systéme
SKPOS (Slovenská Priestorová Observačná Služba). V tejto sieti permanentných staníc je
deklarovaná presnosť určenia bodu v reálnom čase v polohe 0,02 m a vo výške 0,05 m. Merania boli
uskutočnené tak, aby sa kontrolné body nachádzali na rôznych typoch povrchov ako napr. asfaltové
plochy, lúky, polia a podobne a aby boli rovnomerne rozložené v skúmanej oblasti. Merania boli
uskutočnené jednak v intravilánoch dotknutých obcí ale aj v extraviláne a v blízkosti vodného toku (v
závislosti od dostupnosti danej lokality). V lokalite 1 bolo zameraných 42 kontrolných bodov, v lokalite
2 bolo zameraných 29 kontrolných bodov a v lokalite 3 to bolo 47 kontrolných bodov. Rozloženie
kontrolných bodov v území zobrazujú nasledujúce obrázky:
Obr. 3. Rozloženie kontrolných bodov v lokalite 1 (vľavo) a v lokalite 2 (vpravo)
Obr. 4. Rozloženie kontrolných bodov v lokalite 3
GIS Ostrava 2015 26. – 28. 1. 2015, Ostrava
Z vypočítaných hodnôt RMS chyby a priemernej výškovej chyby v jednotlivých lokalitách (viď tabuľka
4 a 5) je možné konštatovať, že DMR z mračna bodov získaného pomocou LLS dosahuje vyšiu
výškovú presnosť ako DMR z bodového mračna, ktoré je výstupom obrazového skenovania. Tento jav
sa prejavil vo všetkých troch lokalitách. Rozdiely v hustote bodov pri mračne bodov z LLS sa na
výslednej presnosti v jednotlivých lokalitách neprejavili. Najnižšia presnosť modelu bola v oboch
prípadoch zaznamenaná v lokalite 2. Môže to byť spôsobené tým, že nalietanie bolo realizované
počas vegetačného obdobia a väčšina bodov zameraných v tejto lokalite sa nachádza na trávnatom
povrchu. Aj napriek vyšie zmieneným skutočnostiam vypočítané hodnoty RMS chyby a priemernej
výškovej chyby hovoria o veľmi dobrej reprezntácii priebehu reliéfu v sledovanej oblasti.
Tab. 4. Vypočítané hodnoty výškovej RMS chyby (m) v sledovaných lokalitách
Lokalita 1 Lokalita 2 Lokalita 3 Priemer
DMR (LIDAR) 0.11 0.15 0.11 0.12
DMR (obr. skenovanie) 0.22 0.23 0.17 0.20
Tab. 5. Vypočítané hodnoty priemernej výškovej chyby (m) v sledovaných lokalitách
Lokalita 1 Lokalita 2 Lokalita 3 Priemer
DMR (LIDAR) -0.10 -0.11 -0.10 -0.10
DMR (obr. skenovanie) -0.20 -0.12 -0.15 -0.16
6. ZÁVER
Je zrejmé, že údaje z leteckého a obrazového skenovania poskytujú rádovo vyššiu kvalitu čo sa týka
výškovej presnosti ako doposiaľ používané národné DMR. Naše testy potvrdili predpokladanú výškovú
presnosť oboch technológií na úrovni 0,10 – 0,25 m, čo dáva dobré perspektívy do tvorby vysoko
presného digitálneho modelu reliéfu do budúcnosti.
LLS má zásadnú výhodu oproti fotogrametrii v schopnosti detekovať body reliéfu aj v zalesnených
oblastiach, dokonca vo vegetačnom období (obr.5). Pritom poskytuje robustnejšie výsledky s menším
šumom a menej odľahlými meraniami a javí sa tak, ako technológia o niečo vhodnejšia pre tvorbu
výškových modelov ako fotogrametrické metódy. Fotogrametria naopak dokáže generovať hustejšie
bodové mračná pri nižších nákladoch a poskytuje vizuálne možnosti identifikácie objektov na
snímkach alebo ortofotomozaikách. Preto je optimálnym riešením možnosť súbežného nasadenie
oboch technológií pri digitalizácii zemského povrchu.
GIS Ostrava 2015 26. – 28. 1. 2015, Ostrava
Obr. 5 Profil cez mračno bodov v zalesnenom území.
LITERATÚRA
[1] Bobáľ, P., Holubec, M. (2013) Basis principles and use of lidar data. Zborník z konferencie INAIR
2013, Bratislava, 7 – 8 Novembra 2013, EDIS, Žilina, pp. 9-12
[2] Daňová a kol. (2012) Výšková presnosť digitálnych modelov reliéfu horských oblastí. Manažment
povodí a povodňových rizík, Častá, 6 – 8 decembra
[3] Fraštia, M. (2012) Laserové verzus optické skenovanie skalných masívov. Mineralia Slavaca, č. 44,
pp. 177-184
[4] Nex, F., Rinauldo, F. (2008) Multi-image matching: an „Old and New“ Photogrammetric Answer to
Lidar Techniques. ISPRS, Beijing, 3 -11 Júla 2008, pp. 621-626
[5] Geoportál, http://www.geoportal.sk/sk/udaje/udaje-zbgis/udaje-zbgis/aktualizacia-dmr-3-5.html,
18.12.2014
[6] Vosselman G., Maas H.G. (2010) Airborne and terrestrial laser scanning, CRC Press, Dunbeath
[7] White, J.C., a kol. (2013) The Utility of Image-Based Point Clouds for Forest Inventory: A
Comparison with Airborne Laser Scanning. Forests, č. 4, pp. 518-536.
Článok je publikovaný ako jeden z výstupov projektu: „Brokerské centrum leteckej dopravy pre
transfer technológií a znalostí do dopravy a dopravnej infraštruktúry ITMS 26220220156.“
Podporujeme výskumné aktivity na Slovensku/ Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ